実験 関数・記号付き文型パターンを用いた機械翻訳の試作と評価 石上真理子 水田理夫 徳久雅人 村上仁一 池原悟 （鳥取大） ◎評価方法１

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1 実験 関数・記号付き文型パターンを用いた機械翻訳の試作と評価 石上真理子 水田理夫 徳久雅人 村上仁一 池原悟 （鳥取大） ◎評価方法１
NLP2007　C1-1　 　担当：内田 関数・記号付き文型パターンを用いた機械翻訳の試作と評価 石上真理子　水田理夫　徳久雅人　村上仁一　池原悟　（鳥取大） 実験 ◎評価方法１ 文型パターン作成時に使用した日本語原文から250文を抽出。 システムに翻訳をさせて、出力が英語原文と等しい場合○、 それ以外は×。ただし、冠詞は無視。 ◎結果：○が11.6％　×が88.4％ ◎分析 最も多い失敗は手順2.の局所翻訳で既存の辞書を使ったこと。 手順の3.が原因で失敗したものはない。 ◎評価方法２ さっきの250文を人手で評価する。 評価値４：文の構造・単語の訳全てOK 評価値３：文の構造は正しいけど単語の誤訳がある 評価値２：文の構造が部分的に正しい 評価値１：文の構造がダメ ◎結果 全体の評価値の平均は3.5。 内訳は評価値４が54.4％、３が42.8％、２が2.8％、１が0％。 ・尤度を使って単語を選択するときに間違ってしまった ・英語パターンの表記が不十分だった 上記の問題点を解決すると評価値４が9割を超えそう。 重文・複文の日英機械翻訳のために文型パターン辞書を作ってきた。 これまでに構築した文型パターン辞書を使って機械翻訳（日→英）をやってみる。 実験は基本的にはクローズド。 出力英文：完全一致したのは11%　人手判断で正解だったのは54% 文型パターン辞書 12万文の対訳コーパスから23万件の対訳パターン抽出 例えば… ◎日本語パターン：#1{N1が,N2に}なってからN3を(V4^meirei|V4.meireigo)。 ◎英語パターン　：V4 N3 after N1 turn N2. 上のパターンと「信号が青になってから道路を渡りなさい。」を照合すると… 　　　#1=N1がN2に N1=信号 N2=青 N3=道路 V4=渡り パターン翻訳手法 　１．英語文の構造決定 　　　入力文（日本語）とマッチする日本語パターンに基づいて決定 　２．局所翻訳と英語パターンへの代入 　　　変数ごとに翻訳→複数候補を保持したまま英語パターンに代入 　　　変数が一致しない場合は日本語をちょっといじってから辞書引き 　　　例）日本語変数：ADJ　英語変数：N　日本語要素：うまく　→うまさ 　３．英語パターンの絞込み 　　　パターンに含まれる変数や関数によって２．で得られた候補を絞り込む 　　　例）^past関数がついていれば過去形の候補を残す　とか 　４．英語の言語モデルによる翻訳候補の選択 　　　2-gramを使って最終的な出力を選択 　　　英文パターン辞書作成時に使用した12万文が言語モデル 評価4だった出力例 入力文１：欠点はあるがそれでも彼が好きだ。 出力文１：I like him in spite of his faults. 正解文１：I like him in spite of his faults. 入力文２：足音が遠くて聞こえなくなった。 出力文２：Footsteps died away in a long way. 正解文２：His footsteps died away in the distance.